Tipos abstratos de dados e suas implementações. Análise da complexidade de tempo e espaço (pior caso, caso médio, análise amortizada, estimativas empíricas). • Tabelas de símbolos: árvores de busca balanceadas, tabelas de espalhamento (hashing), tries ternárias de busca. • Grafos: busca em profundidade, busca em largura, caminhos mínimos (algoritmo de Dijkstra), ordenação topológica, componentes fortes. • Processamento de texto: expressões regulares e autômatos, busca de padrões (algoritmo KMP, algoritmo de Rabin-Karp), compressão de dados (códigos de Huffman), vetores de sufixos. • Tópicos opcionais: árvores B, algoritmo LZW de compressão de texto, gerenciamento de memória (coleta de lixo).
- Professor: André Fujita
- Professor: Gustavo Vilela